Gestion des journaux
La collecte, le stockage et l'analyse des journaux des systèmes et des applications à partir des flux de travail d'IA pour faciliter l'audit, la réponse aux incidents et le suivi des performances des modèles.
Définition
Les pipelines de journalisation centralisés ingèrent les journaux provenant de l'ingestion de données, des sessions de formation, des API d'inférence et des événements de sécurité. Les journaux sont structurés (JSON avec métadonnées), indexés sur des plateformes consultables (ELK, Splunk) et conservés conformément à la politique. La gouvernance configure des règles d'alerte en cas de modèles anormaux (taux d'erreur élevés, par exemple), assure l'intégrité des journaux par le biais du hachage et garantit que les contrôles d'accès aux journaux et les calendriers de conservation sont conformes aux exigences légales et internes.
Exemple concret
Un chatbot de vente au détail enregistre chaque message utilisateur, la réponse du modèle, le score de confiance et les mesures d'exécution dans une pile ELK sécurisée. Les alertes de sécurité se déclenchent lorsque les taux d'erreur dépassent les seuils ou que des informations personnelles apparaissent dans les journaux. Des audits trimestriels vérifient l'exhaustivité des journaux et le respect de la politique de conservation, ce qui facilite les enquêtes judiciaires rapides en cas d'incident.
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